<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[xilu_data的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; xilu_data]]></copyright><item><title><![CDATA[Python-csvkit：强大的csv文件命令行工具]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/123619140</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/123619140</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Sun, 20 Mar 2022 19:22:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。

CSV（Comma-Separated Values）是一种文本文件，也叫作逗号分隔值文件格式。顾名思义，它就是用来保存纯文本，被分隔符分隔为多个字段。
CSV文件能够被Excel、notepad++、Java、Python等各种软件读取，非常方便。
因为它结构简单、易传输、易读取的特性，使其广受个人和商业领域欢迎。

在Python中，可以使用read函数、panda]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/117193332</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/117193332</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Sun, 23 May 2021 12:35:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近看到有人在问，在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？
推荐三本书，分别是统计、编程、算法方向的核心教程，非常适合新手去看。

Statistics for Business and Economics-商务与经济统计
Python for Data Analysis-利用Python进行数据分析
Introduction to Data Mining-数据挖掘导论

如果你是学R的，可以再加一本R语言实战
为什么选这三本书呢？
我们常说道之本源，术之方法，这三本书就是告诉你数理统计的本源，帮你上手数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[20条非常实用的Python代码实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/117169031</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/117169031</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Sat, 22 May 2021 21:48:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[据说Python之父-Guido Van Rossum打算让CPython更快，速度直接翻五倍，这是实实在在的好消息。Python一直以来被诟病速度慢，影响开发效率，希望这次Guido老爷子能帮python打一场漂亮的翻身仗。
这篇文章不准备介绍Python速度如何，而是给大家带来一些常用且实用的Python代码实例，几乎是开发者必备的知识点。
1、合并两个字典
Python3.5之后，合并字典变得容易起来。我们可以通过**符号解压字典，并将多个字典传入{}中，实现合并。
def Merge(dict1, ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Python验证常见50个正则表达式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/112156002</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/112156002</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Sun, 03 Jan 2021 21:27:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是正则表达式？
正则表达式（Regular Expression）通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
此处的Regular即是规则、规律的意思，Regular Expression即“描述某种规则的表达式”之意。
本文收集了一些常见的正则表达式用法，方便大家查询取用，并在最后附了详细的正则表达式语法手册。
案例包括：邮箱、身份证号、手机号码、固定电话、域名、IP地址、日期、邮编、密码、中文字符、数字、字符串
Python如何支持正则？
我用的是python来实现正则，并使用Jupyte]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473976</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:36:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[Bokeh简介
Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。
Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。

安装
在python中有多种安装Bokeh的方法，这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版，然后在命令行下输入以下命令：
conda install bokeh

这里会安装Bokeh需要的所有依赖包...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[numba，让python速度提升百倍！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473866</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473866</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:28:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。
办法永远比困难多，numba就是解决python慢的一大利器，可以让python的运行速度提升上百倍！


什么是numba？
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[干货 | 使用pyecharts绘制交互式动态地图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473846</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473846</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:24:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[干货 | 使用pyecharts绘制交互式动态地图
说到pyecharts，相信很多人不会陌生，一个优秀的python可视化包。
pyecharts是中国人开发的，相比较matplotlib、seaborn等老牌可视化库，pyecharts是十分符合国内用户习惯的，尤其在地理空间图表方面。
本文是想试探一下pyecharts在绘制地理图表方面的功底如何，那就开始吧！
安装pyecharts
py...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JupyterLab，极其强大的下一代notebook！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473829</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:23:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[JupyterLab简介
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具，某种意义上，它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失，JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
JupyterLab作为一种基于web的集成开发环境，你可以使用它编写notebook、操作终端、编辑markdown文本、...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[干货 | 解放双手,用Python实现自动发送邮件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473809</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473809</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:21:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用Python实现自动化邮件发送，可以让你摆脱繁琐的重复性业务，可以节省非常多的时间。
Python有两个内置库：smtplib和email，能够实现邮件功能，smtplib库负责发送邮件，email库负责构造邮件格式和内容。
邮件发送需要遵守SMTP协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。
1、先导入相关的库和方法
import smtplib...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pdfkit | 利用python实现html文件转pdf]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473789</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473789</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:19:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[在用jupyter notebook写代码文档的时候，有时需要导出pdf版本，但jupyter会报错。我在想，除了网上的debug方法，还没有其他方案可以生成pdf。
度娘搜了下，很多博客推荐Python的第三方库pdfkit，可以将网页、html文件以及字符串生成pdf文件。
其实也有很多软件提供pdf生成服务，但这样太不python了，那下面就来试试pdfkit怎么用吧！
三步实现自动生成pd...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文搞懂python datetime模块-日期时间处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473767</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xilu_data/article/details/103473767</guid><author>xilu_data</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2019 13:17:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
datetime是python的内置模块，用来处理日期和时间。
该模块常用的类有：




类名
功能说明




date
日期对象


time
时间对象


datetime
日期时间对象


timedelta
时间间隔


tzinfo
时区信息对象


本文旨在讲解datetime模块中datetime类的使用方法。
datetime对象是 date 与 time 的结合体，涵盖...]]></description><category></category></item></channel></rss>